Perfil de risco cardiovascular em crianças e adolescentes do município de Guabiruba-SC

Abstract

Tese (doutorado)- Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Farmácia, Florianópolis, 2013.Introdução: Sabe-se que a efetiva prevenção das doenças cardiovasculares consiste, primeiramente, na identificação precoce dos fatores de risco associados para, em seguida, promover a devida intervenção dietética e/ou terapêutica, preferencialmente, durante a infância e adolescência. Objetivos: Verificar a prevalência de fatores de risco tradicionais e variáveis de risco para as doenças cardiovasculares, incluindo a síndrome metabólica, e avaliar a capacidade da medida da circunferência da cintura, utilizando os pontos de corte dos estudos de Bogalusa e New Zealand, em predizer alterações no metabolismo lipídico e glicêmico de crianças e adolescentes matriculadas no ensino fundamental de Guabiruba-SC. População: Participaram deste estudo transversal 1011 crianças e adolescentes (52,4% meninas), com idade entre seis e 14 anos e sem desordens diagnosticadas. Foram aferidos os índices antropométricos (circunferência da cintura, peso, altura e dobras cutâneas) e a pressão arterial e foram coletadas amostras de sangue (jejum de 12-14 h) e de urina para as avaliações laboratoriais de rotina. Resultados: A população infanto-juvenil estudada apresentou alta prevalência de fatores e variáveis de risco para as doenças cardiovasculares, incluindo dislipidemias (26 a 77%, dependendo do parâmetro lipídico), hiperglicemia (11,6%), resistência à insulina (8,4%), inflamação subclínica (18,0% para PCR-as elevada e 8,6% para hiperuricemia), alteração renal (5,5%, microalbuminúria), sobrepeso (17,6%), obesidade (6,5%), gordura corporal elevada (31,1%) e obesidade abdominal (30,4%, circunferência da cintura aumentada; e 24,0%, aumento da razão circunferência da cintura/altura). Além disso, cerca de 8,0% dos estudantes apresentaram pré-hipertensão e 4,5% hipertensão estágio I. A medida da circunferência da cintura, de acordo com os valores de corte do estudo New Zealand, foi mais efetiva (maior sensibilidade diagnóstica) para a predição de hiperglicemia e parâmetros lipídicos alterados do que o estudo Bogalusa. A prevalência de síndrome metabólica foi de 14%, sem diferença entre meninos e meninas. As maiores razões de chances para desenvolver a síndrome metabólica foram verificadas para crianças com HDL-c baixo (OR = 15,1), obesidade abdominal (OR = 10,9) ou hipertrigliceridemia (OR = 8,3). Além disso, o HDL-c baixo apresentou maior sensibilidade diagnóstica para a síndrome metabólica. Conclusões: A elevada prevalência dos fatores de risco na população infanto-juvenil estudada e, em particular a possível interação entre eles identificando, inclusive, portadores de síndrome metabólica, evidenciam a necessidade de medidas preventivas para reduzir o risco futuro de doenças cardiovasculares. Neste contexto, a medida da circunferência da cintura, utilizando-se a tabela referencial do estudo New Zealand, pode ser utilizada para identificar crianças e adolescentes com hiperglicemia e/ou dislipidemias, enquanto o HDL-c baixo é o melhor parâmetro para identificar estudantes com síndrome metabólica em testes de triagem. <br>Abstract : Introduction: It is well-known that the effective prevention of cardiovascular diseases includes initially the identification of risk factors and, subsequently, the promotion of appropriate dietetic and/or therapeutic interventions, primarily during childhood and adolescence. Objectives: To determine the prevalence of traditional risk factors and risk variables for cardiovascular diseases, including metabolic syndrome, and evaluate the ability of the measurement of waist circumference, using the cutoffs of the Bogalusa and New Zealand studies, in predicting changes on glucose and lipid metabolism in children and adolescents enrolled in elementary school in Guabiruba-SC. Population: In this cross-sectional study, 1,011 children and adolescents (52.4% girls), aged between six and 14 years, and without diagnosed disorders were enrolled. Anthropometric indices (waist circumference, weight, height and skinfold thickness) and blood pressure were measured, and blood (fasting for 12-14 h) and urine samples were collected for routine laboratory evaluations. Results: The juvenile population studied showed a high prevalence of risk factors and variables for cardiovascular diseases, including dyslipidemias (26-77%, depending on the lipid parameter), hyperglycemia (11.6%), insulin resistance (8.4%), subclinical inflammation (18.0% of high CRP-hs, and 8.6% hyperuricemia), renal disorder (5.5%, microalbuminuria), overweight (17.6%), obesity (6.5%), high body fat (31.1%) and abdominal obesity (30.4% increased waist circumference, and 24.0% high waist circumference/height ratio). In addition, around 8.0% of students had pre-hypertension and 4.5% stage I hypertension. Waist circumference measurement, according to the New Zealand study cutoffs, was more effective (highest diagnostic sensitivity) to predict hyperglycemia and altered lipid parameters than the Bogalusa study cutoffs. The prevalence of metabolic syndrome was 14%, with no difference between boys and girls. The highest odds ratio (OR) for developing metabolic syndrome were recorded for children with low HDL-c (OR = 15.1), obesity (OR = 10.9) and hypertriglyceridemia (OR = 8.3). In addition, low HDL-c levels showed the highest diagnostic sensitivity for metabolic syndrome. Conclusions: The high prevalence of risk factors in children and adolescents, particularly the possible interactions between them, including detecting students with metabolic syndrome, highlights the need for preventive approaches to reduce the future risk of cardiovascular diseases. In this context, the measurement of the waist circumference, according to reference values of the New Zealand study, can be used to identify children and adolescents with hyperglycemia and/or dyslipidemias, while low HDL-c is the best parameter to identify students with metabolic syndrome in screening tests

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